GitHub Copilot의 AI 지원 기능 검사
GitHub Copilot 채팅은 Visual Studio Code 사용자 인터페이스와 통합되어 필요한 경우 지원을 제공합니다.
Visual Studio Code 내에서 GitHub Copilot Chat 기능에 액세스할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 언제든지 도움이 될 수 있는 AI 도우미에 대한 채팅 보기를 엽니다.
- 코딩하는 동안 도움을 받기 위해 편집기에서 직접 인라인 채팅 대화를 시작합니다.
- 프롬프트를 작성할 필요 없이 스마트 작업을 실행하여 특정 작업을 완료합니다.
- 빠른 채팅 창을 열어 AI와 대화형으로 빠르게 대화할 수 있습니다.
GitHub Copilot Chat에 대한 사용 사례
GitHub 코필로트 채팅은 대부분의 코딩 시나리오에 대한 지원을 제공합니다. 다음 섹션에서는 이러한 시나리오 중 일부에 대해 설명합니다.
코드 설명 및 문서화
Copilot Chat은 코드의 기능 및 목적에 대한 자연어 설명을 생성하여 선택한 코드를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 코드의 동작을 이해하려는 경우 또는 코드의 작동 방식을 이해해야 하는 비기술 관련자에게 유용할 수 있습니다. 예를 들어 코드 편집기에서 함수 또는 코드 블록을 선택하는 경우 Copilot Chat은 코드가 수행하는 작업과 코드가 전체 시스템에 어떻게 맞는지에 대한 자연어 설명을 생성할 수 있습니다. 여기에는 함수의 입력 및 출력 매개변수, 종속성, 더 큰 애플리케이션에서의 목적과 같은 정보가 포함될 수 있습니다.
설명 및 설명서를 생성하여 Copilot Chat은 선택한 코드를 이해하는 데 도움이 되어 협업을 개선하고 보다 효과적인 소프트웨어 개발을 수행할 수 있습니다.
코딩 관련 질문에 답하기
Copilot Chat에 특정 코딩 문제에 대한 도움말 또는 설명을 요청하고 자연어 형식 또는 코드 조각 형식으로 응답을 받을 수 있습니다. 일반적인 코딩 작업 및 과제에 대한 지침과 지원을 제공하기 때문에 프로그래머에게 유용한 도구입니다.
버그 수정 제안
Copilot Chat은 오류 또는 문제의 컨텍스트에 따라 코드 조각 및 솔루션을 제안하여 코드의 버그에 대한 수정을 제안할 수 있습니다. 이는 버그의 근본 원인을 파악하는 데 어려움을 겪거나 문제를 해결하는 가장 좋은 방법에 대한 지침이 필요한 경우에 유용합니다. 예를 들어 코드에서 오류 메시지 또는 경고를 생성하는 경우 Copilot Chat은 오류 메시지, 코드 구문 및 주변 코드를 기반으로 가능한 수정 사항을 제안할 수 있습니다.
Copilot Chat은 문제를 해결하고 코드베이스에 통합할 수 있는 코드 조각을 생성할 수 있는 변수, 제어 구조 또는 함수 호출에 대한 변경 내용을 제안할 수 있습니다. 하지만 제안된 수정 사항이 항상 최적이거나 완전하지 않을 수 있으므로 제안 사항을 검토하고 테스트해야 한다는 점에 유의해야 합니다.
단위 테스트 사례 생성
Copilot Chat은 편집기에서 열린 코드 또는 편집기에서 강조 표시하는 코드 조각을 기반으로 코드 조각을 생성하여 단위 테스트 사례를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 반복적인 작업에 많은 시간을 소비하지 않고 테스트 사례를 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 함수에 대한 테스트 사례를 작성하는 경우 Copilot Chat을 사용하여 함수의 서명과 본문을 기반으로 가능한 입력 매개 변수와 예상 출력 값을 제안할 수 있습니다. Copilot Chat은 코드의 컨텍스트와 의미 체계를 기반으로 함수가 올바르게 작동하는지 확인하는 어설션을 제안할 수도 있습니다.
Copilot Chat은 수동으로 식별하기 어려울 수 있는 극단적인 경우와 경계 조건에 대한 테스트 사례를 작성하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어, Copilot Chat은 오류 처리, Null 값 또는 예기치 못한 입력 형식에 대한 테스트 사례를 제안하여 코드가 강력하고 복원력이 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그러나 생성된 테스트 사례가 가능한 모든 시나리오를 다루지는 않을 수 있으며, 코드의 품질을 보장하기 위해 수동 테스트 및 코드 검토가 여전히 필요합니다.
기존 코드베이스의 향상된 기능 제안
Copilot Chat은 선택한 코드에 대한 잠재적인 개선 사항을 제안할 수도 있습니다. 예를 들어 Copilot 채팅은 다음 범주에서 개선 사항을 제안할 수 있습니다.
- 코드 품질: Copilot Chat은 코드의 가독성, 유지 관리 가능성 및 성능을 향상시키는 방법을 제안할 수 있습니다. 여기에는 리팩터링, 코드 단순화 및 모듈화에 대한 제안이 포함될 수 있습니다.
- 코드 안정성: Copilot Chat은 코드를 보다 강력하고 안정적으로 만드는 방법을 제안할 수 있습니다. 여기에는 오류 처리, 입력 유효성 검사 및 방어 프로그래밍에 대한 제안이 포함될 수 있습니다.
- 코드 성능: Copilot Chat은 코드의 성능을 최적화하는 방법을 제안할 수 있습니다. 여기에는 알고리즘 개선, 데이터 구조 최적화 및 병렬 처리에 대한 제안이 포함될 수 있습니다.
- 코드 보안: Copilot Chat은 코드를 보다 안전하게 만드는 방법을 제안할 수 있습니다. 여기에는 입력 삭제, 액세스 제어 및 암호화에 대한 제안이 포함될 수 있습니다.
개선 사항을 제안함으로써 Copilot Chat은 더 읽기 좋으며 안정적이며 성능이 뛰어나며 안전한 더 나은 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
작동 방식
GitHub Copilot 채팅은 자연어 처리와 기계 학습의 조합을 사용하여 질문을 이해하고 답변을 제공합니다. 이 프로세스는 다음 단계로 나눌 수 있습니다.
입력 처리
사용자의 입력 프롬프트는 Copilot Chat 시스템에 의해 전처리되고 컨텍스트 및 프롬프트에 따라 응답을 얻기 위해 큰 언어 모델로 전송됩니다. 사용자 입력은 코드 스니펫 또는 일반 언어의 형태를 취할 수 있습니다. 이 시스템은 코딩 관련 질문에만 응답하도록 설계되었습니다.
언어 모델 분석
그런 다음 전처리된 프롬프트는 텍스트 데이터의 큰 본문에서 학습된 신경망인 Copilot Chat 언어 모델을 통해 전달됩니다. 언어 모델이 입력 프롬프트를 분석합니다.
응답 생성
언어 모델은 입력 프롬프트와 제공된 컨텍스트에 대한 분석을 기반으로 응답을 생성합니다. 이 응답은 생성된 코드, 코드 제안 또는 기존 코드에 대한 설명의 형태를 취할 수 있습니다.
출력 형식
Copilot Chat에서 생성된 응답은 형식이 지정되어 사용자에게 표시됩니다. Copilot Chat은 구문 강조 표시, 들여쓰기 및 기타 서식 기능을 사용하여 생성된 응답에 명확성을 더할 수 있습니다. 사용자의 질문 유형에 따라 소스 코드 파일 또는 설명서 등 모델이 응답을 생성할 때 사용하는 컨텍스트에 대한 링크도 제공될 수 있습니다.
GitHub Copilot Chat은 질문에 가장 관련성이 있는 답변을 제공하기 위한 것입니다. 그러나 항상 원하는 답을 제공하는 것은 아닙니다. Copilot Chat 사용자는 정확하고 적절한지 확인하기 위해 시스템에서 생성된 응답을 검토하고 유효성을 검사할 책임이 있습니다.
요약
GitHub Copilot 채팅은 Visual Studio Code 사용자 인터페이스와 통합되어 필요한 경우 지원을 제공합니다. Copilot Chat을 사용하여 코드를 설명하고 문서화하고, 코딩 질문에 답변하고, 버그 수정을 제안하고, 단위 테스트 사례를 생성하고, 기존 코드베이스의 향상된 기능을 제안할 수 있습니다. 부조종사 채팅은 자연어 처리와 기계 학습의 조합을 사용하여 질문을 이해하고 답변을 제공합니다.